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中红外光谱和支持向量机的梅花鹿角帽粉假冒与掺假识别模型

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光谱学与光谱分析 2022年第8期42卷 2359-2365页

作者：杨承恩武海巍杨宇苏玲袁月明刘浩张爱武宋子洋吉林农业大学工程技术学院吉林长春130118 吉林农业大学食药用菌教育部工程研究中心吉林长春130118 吉林农业大学动物科学技术学院吉林长春130118

梅花鹿角帽具有较高的药用和经济价值,因其质地坚硬,故一般选择打成粉末使用。消费者很难从外观上去判别梅花鹿角帽粉是否为正品,导致其假冒与掺假事件层出不穷。因此,提出利用中红外光谱(FTIR)结合机器学习探索一种识别梅花鹿角帽粉假... 详细信息

梅花鹿角帽具有较高的药用和经济价值,因其质地坚硬,故一般选择打成粉末使用。消费者很难从外观上去判别梅花鹿角帽粉是否为正品,导致其假冒与掺假事件层出不穷。因此,提出利用中红外光谱(FTIR)结合机器学习探索一种识别梅花鹿角帽粉假冒与掺假的方法,以解决用马鹿角帽粉、梅花鹿骨粉假冒梅花鹿角帽粉和牛骨粉掺假梅花鹿角帽粉的问题。从黑龙江、吉林、辽宁3省共5个地区采集梅花鹿角帽、马鹿角帽、梅花鹿骨各120份,共360份样品;牛骨采购于长春市南关区农贸市场,使用牛骨粉掺假梅花鹿角帽粉,掺假比例分别为5%,10%,20%,30%,40%,50%,每种比例各20份,共120份。采集样品中红外光谱数据,多元散射校正(MSC)对光谱进行预处理,经K-S法抽样,按3∶1的比例划分训练集和测试集后,对光谱数据进行归一化(normalization)和主成分(PCA)分析降维处理。根据主成分个数累积贡献率≥85%,主成分特征值≥1原则,选择前7个主成分构成降维后的光谱数据;分别将全光谱(FS)数据与PCA降维后的光谱数据作为模型输入,建立支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、极限学习机(ELM)识别模型。结果表明,梅花鹿角帽粉正品与假冒伪品、掺假次品的波谱在波段1300~1800和2800~3600 cm处存在差异,尤其是掺假比例≥10%以上的梅花鹿角帽粉与纯梅花鹿角帽粉差异明显。在识别梅花鹿角帽粉假冒与掺假模型中,FS-SVM,PCA-SVM,FS-RF模型均有很好的识别效果,其训练集与测试集识别率均为100%,其他模型识别率均低于98%。从简化模型的角度上比较,FS-SVM,FS-RF建模时间分别为4859.36和1818.96 s,而PCA-SVM建模时间仅为19.91 s。因此,PCA-SVM在6种识别模型中整体效果最佳。研究表明,中红外光谱结合支持向量机建模可以作为一种快速、准确、无损鉴别梅花鹿角帽粉假冒与掺假的有效识别方法。

关键词：梅花鹿角帽中红外光谱主成分分析支持向量机随机森林极限学习机

基于参数优化支持向量机的林下参净光合速率预测模型

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光谱学与光谱分析 2011年第5期31卷 1414-1418页

作者：武海巍于海业张蕾吉林大学工程仿生教育部重点实验室吉林长春130022 北华大学电气信息工程学院吉林吉林市132021

使用K-fold交叉验证方法,通过两种支持向量机函数,四种核函数,grid-search算法,遗传算法,粒子群算法,建立对个体净光合速率预测拟合程度最高和最佳惩罚参数c的支持向量机模型。将可见光光谱组成成分配比关系归为一个P粒子,将叶温、散射... 详细信息

使用K-fold交叉验证方法,通过两种支持向量机函数,四种核函数,grid-search算法,遗传算法,粒子群算法,建立对个体净光合速率预测拟合程度最高和最佳惩罚参数c的支持向量机模型。将可见光光谱组成成分配比关系归为一个P粒子,将叶温、散射辐射、气温等归为一个ε粒子。通过信息粒子化技术对影响个体净光合速率的因子进行降维处理,使得分析光合有效辐射、可见光光谱组成成分和个体净光合速率之间的相关关系成为了可能。试验结果表明,epsilon-SVR-RBF-Genetic Algorithm模型,nu-SVR-linear-grid-search模型和nu-SVR-RBF-Genetic Algorithm模型对光合有效辐射和P粒子组成预测集的拟合程度均达到97%以上,nu-SVR-linear-grid-search模型的惩罚参数c值最小,泛化能力最强,最终采用该模型对光合有效辐射、P粒子和ε粒子组成的预测集进行预测分析,拟合程度达到96%以上。

关键词：可见光光谱支持向量机参数优化信息粒子化

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光合有效辐射预测模型的核函数组合优化

农业机械学报 2011年第6期42卷 167-173页

作者：武海巍于海业张蕾吉林大学工程仿生教育部重点实验室长春130025 北华大学电气信息工程学院吉林132021

以林下参种植基地光合有效辐射(PAR)、散射辐射(PFDdif)和直射辐射(PFDdir)为研究对象,以支持向量机linear核函数(k1)、polynomial核函数(k2)、radial basis function核函数(k3)为基础,构建新核函数。使用K-fold交叉验证方法,利用粒子... 详细信息

以林下参种植基地光合有效辐射(PAR)、散射辐射(PFDdif)和直射辐射(PFDdir)为研究对象,以支持向量机linear核函数(k1)、polynomial核函数(k2)、radial basis function核函数(k3)为基础,构建新核函数。使用K-fold交叉验证方法,利用粒子群算法(PSO)对惩罚参数c和g值优化。试验结果表明,利用grid search算法设定惩罚参数c为16和g值为1时,通过比较相关系数及符合拟合均衡原则下,选出以0.2k1+0.8k2核函数而构建的光合有效辐射预测模型效果最佳,对由PAR、PFDdir和PFDdif数据组成的预测集1和预测集2拟合程度分别为89.213 2%和81.789 6%。利用粒子群算法对惩罚参数c和g值优化后,预测模型对预测集1拟合程度达到92.156 0%,对预测集2拟合程度达到90.036 0%。可见,采用0.2k1+0.8k2核函数和PSO的支持向量机预测模型对PAR具备预测能力。

关键词：光合有效辐射预测模型支持向量机核函数粒子群算法

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林下参光照强度实时监控系统

农业工程学报 2011年第4期27卷 225-229页

作者：武海巍于海业张蕾吉林大学工程仿生教育部重点试验室长春130022 北华大学电气信息工程学院吉林132021

为了自动实时监测和记录林下参基地光环境的光照强度,利用TSL2561对可见光敏感特性、ATMega16L具备I2C和SPI总线功能,设计了单个主机、10个从机组成的林下参光照强度实时监控系统。主机利用通讯总线外挂10个从机,通过2~10号从机采集9个... 详细信息

为了自动实时监测和记录林下参基地光环境的光照强度,利用TSL2561对可见光敏感特性、ATMega16L具备I2C和SPI总线功能,设计了单个主机、10个从机组成的林下参光照强度实时监控系统。主机利用通讯总线外挂10个从机,通过2~10号从机采集9个林下试验单元单点光照强度。通过5套由单个主机、10个从机组成的系统组合,实现对试验单元多点测试。利用MATLAB设计上位机控制系统,实现实时调整试验单元光照强度数据采集的采样周期,通过对比以10、20、30、40、50、60min为采样周期获取的数据,得出30min作为采样周期,可以真实反映数据变化趋势且采样点最少。整个系统实现了作为所测地区光照强度数据库的功能,为后续建立林下光环境预测模型和分析人参光合作用变化规律提供保障。

关键词：林下参光照强度通讯总线实时监控系统 MATLAB

基于叶绿素荧光光谱分析的黄瓜霜霉病害预测模型

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光谱学与光谱分析 2011年第11期31卷 2987-2990页

作者：隋媛媛于海业张蕾曲剑巍武海巍罗瀚吉林大学生物与农业工程学院仿生工程教育部重点实验室吉林长春130022 北华大学电气信息工程学院吉林吉林市132021

为了实现对黄瓜病害的快速无损准确预测,基于激光诱导叶绿素荧光光谱分析技术,建立了温室黄瓜霜霉病害的预测模型。通过测定健康叶片、病菌接种3d叶片和接种6d叶片的光谱曲线,采用一阶导数光谱预处理方法,结合主成分分析数据降维方法对... 详细信息

为了实现对黄瓜病害的快速无损准确预测,基于激光诱导叶绿素荧光光谱分析技术,建立了温室黄瓜霜霉病害的预测模型。通过测定健康叶片、病菌接种3d叶片和接种6d叶片的光谱曲线,采用一阶导数光谱预处理方法,结合主成分分析数据降维方法对三组光谱数据进行特征信息提取后,建立主成分得分散点图,依据累积贡献率选取10个主成分代替导数光谱曲线,再利用最小二乘支持向量机技术进行分类和预测。通过对三组光谱数据105个样本的训练,对44个样本进行分类预测,并对比了四种核函数的支持向量机的分类能力,结果表明,径向基核函数对黄瓜霜霉病害的分类预测能力达到了97.73%,具有很好的分类和鉴别效果。

关键词：荧光光谱主成分分析支持向量机黄瓜霜霉病

基于核函数与可见光光谱的大豆植株群体净光合速率预测模型

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光谱学与光谱分析 2016年第6期36卷 1831-1836页

作者：武海巍于海业田彦涛王庆钰北华大学电气信息工程学院吉林省吉林市132013 吉林大学工程仿生教育部重点实验室吉林长春130022 吉林大学植物科学学院吉林长春130062

采用美国MSR-16便携式多光谱辐射仪,通过推导的辐射仪有效观测面积公式,计算出测试单元数量,有效解决了测量区域可见光各波段光谱辐射配比关系M_D所需测量次数不确定的难题。采用美国CID公司生产型号为CI-310便携式光合作用测定系统,测... 详细信息

采用美国MSR-16便携式多光谱辐射仪,通过推导的辐射仪有效观测面积公式,计算出测试单元数量,有效解决了测量区域可见光各波段光谱辐射配比关系M_D所需测量次数不确定的难题。采用美国CID公司生产型号为CI-310便携式光合作用测定系统,测量大豆植株群体净光合速率C_D。通过[0,1]归一化方法对M_D和C_D进行归一化处理,分别得到归一化数据M_D_1和C_D_1。按不同测试时间划分,将M_D_1分成两部分数据M_D_(11)和M_D_(12),将C_D_1分成两部分数据C_D_(11)和C_D_(12)。使用polynomial核函数、gauss核函数、sigmoid核函数和自主研发的bio-selfadaption核函数,利用grid-search,Genetic Algorithm,Particle Swarm Optimization对支持向量机惩罚参数c和参数g寻优,在支持向量机epsilon-SVR公式、nu-SVR公式条件下,通过四种核函数、三种优化方法、两种公式的交叉组合、M_D_(11)、C_D_(11),建立大豆植株群体净光合速率预测模型。试验结果表明,在大豆植株试验区域面积S=17m^2和MSR-16便携式多光谱辐射仪放置于大豆植株冠层上方高度H=2m条件下,epsilon-SVR-bio-selfadaption-grid-search模型对预测集1 C_D_(12)的预测精度达到85%以上,对预测集2 C_D_(12)的预测精度达到82%以上。在S和H其他组合条件下,epsilonSVR-bio-selfadaption-grid-search模型对预测集2 C_D_(12)的预测精度达到81%以上。epsilon-SVR-bio-selfadaption-grid-search模型表明了bio-selfadaption核函数有效性、测量区域可见光光谱数据方法合理性、利用可见光光谱预测大豆植株群体净光合速率可行性。

关键词：可见光各波段光谱辐射支持向量机核函数大豆植株预测模型

μC/OS-Ⅱ在80C186中的移植及其在有效载荷中的应用

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吉林大学学报（理学版） 2006年第3期44卷 421-424页

作者：付虹张文译武海巍尤传富何纬吉林大学物理学院吉林大学电子科学与工程学院长春130012 北华大学电气信息工程学院吉林省吉林132013

介绍了实时操作系统μC/OS-Ⅱ在80C186中的移植及其在有效载荷控制器中的应用.μC/OS-Ⅱ是一个基于优先级的抢占式实时内核,提供实时系统所需的基本功能.μC/OS-Ⅱ管理56个用户任务并且可以根据用户的具体任务进行裁减,从而减小对系统... 详细信息

介绍了实时操作系统μC/OS-Ⅱ在80C186中的移植及其在有效载荷控制器中的应用.μC/OS-Ⅱ是一个基于优先级的抢占式实时内核,提供实时系统所需的基本功能.μC/OS-Ⅱ管理56个用户任务并且可以根据用户的具体任务进行裁减,从而减小对系统资源的占用量.通过在有效载荷控制器中应用μC/OS-Ⅱ,可以使有效载荷可靠有效地接收命令,完成数据的传输和对子系统的控制.

关键词：实时操作系统 μC/OS-Ⅱ 控制器

TDI CCD相机成像单元仿真测试仪的设计

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光学精密工程 2004年第Z1期12卷 176-179页

作者：刘亚侠武海巍郝志航中国科学院长春光学精密机械与物理研究所吉林长春130033 长春工业大学吉林长春130012 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所吉林长春130033

在航天遥感TDI CCD相机研制的过程中,为了给相机传递控制参数研制了航天遥感相机成像仿真测试仪.采用单片机和液晶显示模块,系统可以根据不同任务需要设置参数,查询参数,发送参数,通过液晶屏实时显示输入的数值,通过串口传入TDI CCD相机... 详细信息

在航天遥感TDI CCD相机研制的过程中,为了给相机传递控制参数研制了航天遥感相机成像仿真测试仪.采用单片机和液晶显示模块,系统可以根据不同任务需要设置参数,查询参数,发送参数,通过液晶屏实时显示输入的数值,通过串口传入TDI CCD相机.TDI CCD相机成像单元仿真测试仪可以灵活、快捷、可靠地改变相机的行周期、增益、级数、偏置.采用内部控制方式,即不需要其他控制器(包括计算机),直接通过此控制器前面板的键盘输入控制指令,该控制方式简单、快捷,非常适合于野外、或不具备与计算机联系的应用场合.

关键词：液晶显示模块仿真测试仪串行通讯

维普期刊数据库评论

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基于支持向量机的啤酒企业能源消耗预测模型

吉林大学学报（信息科学版） 2014年第6期32卷 664-669页

作者：邢吉生武海巍北华大学电气信息工程学院吉林吉林132021 吉林大学通信工程学院长春130022

为提高啤酒企业包装车间生产耗电的预测精度,提出了一种基于支持向量机和粒子群优化算法的预测模型构建方法。该方法将radial basis function函数作为支持向量机的核函数构建预测模型,使用K-fold交叉验证方法,利用粒子群算法(PSO:Partic... 详细信息

为提高啤酒企业包装车间生产耗电的预测精度,提出了一种基于支持向量机和粒子群优化算法的预测模型构建方法。该方法将radial basis function函数作为支持向量机的核函数构建预测模型,使用K-fold交叉验证方法,利用粒子群算法(PSO:Particle Swarm Optimization)对惩罚参数c和g值寻优。以28天的生产耗水和生产耗电数据作为训练集,以10天的生产耗水数据作为预测集,分别构建基于radial basis function函数与polynomial函数的生产耗电支持向量机预测模型对生产耗电数据进行预测。实验结果表明,以radial basis function函数作为核函数与以polynomial函数作为核函数相比,该支持向量机预测模型对生产耗电的预测精度提高了51.495%,该方法具有一定的实用性。

关键词：支持向量机生产耗电预测模型核函数粒子群算法